图像生成

Euler-inspired Decoupling Neural Operator for Efficient Pansharpening

受欧拉启发的解耦神经算子用于高效全色增强

Anqi Zhu, Mengting Ma, Yizhen Jiang, Xiangdong Li, Kai Zheng, Jiaxin Li, Wei Zhang

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； School of Computer Science and Technology , Chongqing University of Post and Telecommunications（重庆邮电大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EDNO框架，通过欧拉公式将特征转换为极坐标系统，实现显式-隐式交互机制，提升全色增强的效率与性能平衡。

Mixed-Density Diffuser: Efficient Planning with Non-Uniform Temporal Resolution

混合密度扩散器：非均匀时间分辨率下的高效规划

Crimson Stambaugh, Rajesh P. N. Rao

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, USA（保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学，西雅图，美国） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出混合密度扩散器，通过可调超参数实现规划时间分辨率的非均匀分布，提升在D4RL任务中的规划效率与性能。

Comments European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN, 2026)